KR20190031810A - 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 - Google Patents
골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190031810A KR20190031810A KR1020170119717A KR20170119717A KR20190031810A KR 20190031810 A KR20190031810 A KR 20190031810A KR 1020170119717 A KR1020170119717 A KR 1020170119717A KR 20170119717 A KR20170119717 A KR 20170119717A KR 20190031810 A KR20190031810 A KR 20190031810A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- bone
- calculating
- data
- condition
- bone data
- Prior art date
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims abstract description 116
- 230000037182 bone density Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000037118 bone strength Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 claims description 14
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 10
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 3
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 208000001132 Osteoporosis Diseases 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001739 density measurement Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/45—For evaluating or diagnosing the musculoskeletal system or teeth
- A61B5/4504—Bones
- A61B5/4509—Bone density determination
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
- A61B6/582—Calibration
- A61B6/583—Calibration using calibration phantoms
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Rheumatology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
본 발명은 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 환자의 뼈에 있어서, 골절이 발생할 것으로 예상되는 라인을 신속하고 정확하게 산출하기 위한 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 구성은 a) 분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계; b) 추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계; c) 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계; d) 설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계; 및 e) 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 d) 단계에서, 상기 뼈의 골밀도, 상기 뼈 데이터에 가해지는 단위 질량당 응력 및 이에 따른 상기 뼈 데이터의 단위 체적당 변위를 종합하여 하중 해석이 이루어지는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 환자의 뼈에 있어서, 골절이 발생할 것으로 예상되는 라인을 신속하고 정확하게 산출하기 위한 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 관한 것이다.
골다공증(Osteoporosis)은 뼈의 강도가 약해져서 쉽게 골절되는 골격계 질환 중 하나로, 뼈를 구성하는 미네랄(특히 칼슘)과 기질이 감소한 상태이므로 뼈의 크기나 용적은 같아도 뼈의 질량 자체가 매우 적어져, 뼈에 스펀지처럼 작은 구멍이 많이 나서 무르고 쉽게 부러지는 상태로 작은 충격에도 골절되기 쉬우므로 주의해야 하는 질환이다.
또한, 골다공증 등으로 유발되는 골절은 일반적으로 한번으로 끝나지 않으며, 추가 골절의 가능성이 높다.
따라서, 최근에는, 골절이 발생할 가능성이 높은 곳에 골절을 예방할 수 있는 골이식재를 삽입하는 치료법 등의 개발이 이루어지고 있으며, 이에 따라, 골절이 발생할 위치를 정확하게 찾아내는 기술에 대한 연구가 이루어지고 있다.
이에 따라, CT 영상정보를 기반으로 골을 이미징하여 피질골과 해면골 영역으로 나누고, 골밀도를 정량화하여 위치별로 골밀도를 확인함으로써, 골절이 예상되는 부분을 도출하거나, 특정 부위의 응력분포를 통해 뼈를 모델링하여 골절이 예상되는 부분을 도출하는 기술 등의 개발이 이루어졌다.
그러나, 종래와 같이, 사용자의 신체적 특성 또는 뼈의 종류와 크기를 구분하지 않고, 모두 동일한 기준을 적용하여 단순히 골밀도만을 기준으로 골절면 등을 예측하거나, 응력분포만을 기준으로 골절면을 예측하게 되면, 응력이 가해지는 지점에 따라 정확한 골절면을 예측하기 어렵고, 골밀도나 뼈 두께에 따른 정확한 골절면 예측이 어려운 문제가 있다.
따라서, 보다 정확하게 골절이 예상되는 예상골절조건을 산출할 수 있는 방법 및 시스템이 필요하다.
상기와 같은 문제를 해결하기 위한 본 발명의 목적은 환자의 뼈에 있어서, 골절이 발생할 것으로 예상되는 라인을 신속하고 정확하게 산출하기 위한 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 a) 분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계; b) 추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계; c) 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계; d) 설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계; 및 e) 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 d) 단계에서, 상기 뼈의 골밀도, 상기 뼈 데이터에 가해지는 단위 질량당 응력 및 이에 따른 상기 뼈 데이터의 단위 체적당 변위를 종합하여 하중 해석이 이루어지는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 a) 단계는, a1) 분석 위치를 선택하여 초기이미지를 획득하는 단계; a2) 선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계; 및 a3) 검량선이 작성된 상기 초기이미지에서 분석대상인 상기 뼈 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 a1) 단계에서, 상기 초기이미지는 대퇴골을 포함하도록 마련된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 a2) 단계에서, 골염 정량 팬텀을 이용하여 CT값의 보정을 위한 변환식을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 a2) 단계에서, 상기 뼈 데이터의 골밀도가 측정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 a3) 단계에서, 상기 뼈 데이터는 3차원 형상으로 추출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 b) 단계에서, 3차원 형상의 상기 뼈 데이터는, 하중 방향의 기준이 되는 축이 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 있어서, 검사부위의 뼈 데이터를 취득하는 데이터취득부; 취득한 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 조건설정부; 상기 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 이에 따른 단위 체적당 변위를 산출하는 시뮬레이션부; 및 산출된 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위를 종합하여 상기 예상골절조건을 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 뼈 데이터의 골밀도를 측정하는 골밀도측정부를 더 포함하며, 상기 시뮬레이션부는, 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 상기 골밀도를 종합하여 상기 단위 체적당 변위를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 산출부는, 상기 뼈 데이터의 골밀도를 더 종합하여 상기 예상골절조건을 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템이 내장된 예상골절조건 산출 장치를 제공한다.
상기와 같은 구성에 따르는 본 발명의 효과는, 골밀도, 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위를 도출하고, 이를 종합하여 예상골절조건을 산출하기 때문에, 환자의 뼈의 두께, 크기 등에 따라, 정확하게 예상골절조건을 산출할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법의 순서도이다.
도 2는은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법의 데이터를 추출하는 단계의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법에 따른 산출흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템의 구성예시도이다.
도 2는은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법의 데이터를 추출하는 단계의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법에 따른 산출흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템의 구성예시도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법의 순서도이고, 도 2는은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법의 데이터를 추출하는 단계의 순서도이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법에 따른 산출흐름도이다.
도 1 내지 도 3에 도시된 것처럼, 골강도 및 예상골절조건 산출 방법은 먼저, 분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계(S110)가 수행될 수 있다.
분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계(S110)는 먼저, 분석 위치를 선택하여 초기이미지를 획득하는 단계(S111)가 수행될 수 있다.
분석 위치를 선택하여 초기이미지를 획득하는 단계(S111)에서, 상기 초기이미지는 도 3의 (a)에 도시된 것처럼, 대퇴골을 포함하도록 마련될 수 있다. 즉, 상기 초기이미지는, 골절이 발생할 것으로 예측되는 부위와 그 주변을 촬영한 이미지 및 영상일 수 있다.
분석 위치를 선택하여 초기이미지를 획득하는 단계(S111) 이후에는, 선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계(S112)가 수행될 수 있다.
선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계(S112)에서, 상기 초기이미지에는 도 3의 (b)에 도시된 것처럼 검량선이 작성될 수 있다. 여기서, 상기 검량선은 상기 초기이미지에 포함된 각각의 뼈를 구분할 수 있도록 작성될 수 있다.
그리고, 선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계(S112)에서는, 골염 정량 팬텀을 이용하여 CT값의 보정을 위한 변환식을 생성할 수도 있다.
또한, 선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계(S112)에서, 상기 뼈 데이터의 골밀도가 측정될 수 있다.
선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계(S112) 이후에는, 검량선이 작성된 상기 초기이미지에서 분석대상인 상기 뼈 데이터를 추출하는 단계(S113)가 수행될 수 있다.
특히, 검량선이 작성된 상기 초기이미지에서 분석대상인 상기 뼈 데이터를 추출하는 단계(S113)에서, 상기 뼈 데이터는 도 3의 (c) 및 도 3의 (d)에 도시된 것처럼, 3차원 형상의 이미지 또는 영상으로 추출될 수 있다.
골강도 및 예상골절조건 산출 방법은 먼저, 분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계(S110) 이후에는, 추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계(S120)가 수행될 수 있다.
추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계(S120)에서는, 도 3의 (d)에 도시된 것처럼, 3차원 형상으로 추출된 상기 뼈 데이터의 축이 설정될 수 있다. 그리고 특히, 추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계(S120)에서, 3차원 형상의 상기 뼈 데이터는, 하중 방향의 기준이 되는 축이 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계(S120) 이후에는, 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계(S130)가 수행될 수 있다.
상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계(S130)에서, 상기 하중 조건은, 도 3의 (e)에 도시된 것처럼, 하중이 가해지는 방향, 실제 가해지는 하중, 하중이 가해지는 위치 등을 포함할 수 있다.
상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계(S130)이후에는, 설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계(S140)가 수행될 수 있다.
설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계(S140)에서는, 상기 뼈의 골밀도, 상기 뼈 데이터에 가해지는 단위 질량당 응력 및 이에 따른 상기 뼈 데이터의 단위 체적당 변위를 종합하여 하중 해석이 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 단위 질량당 응력(SPW, stress per weight) 및 단위 체적당 변위(DPV, Deformation per volume)는 본 발명에 따른 예상골절조건을 산출하기 위해 새로이 고안된 골강도 평가 지표(index)이다.
설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계(S140) 이후에는, 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계(S150)가 수행될 수 있다.
하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계(S150)에서는, 도 3의 (f)에 도시된 것처럼, 하중 해석 결과에 따라, 골절이 발생할 것으로 예상되는 예상골절조건을 산출할 수 있다.
일 예로, 상기 뼈 데이터에 설정된 하중 조건에 따라 하중이 가해지면 상기 뼈 데이터의 위치에 따라 단위 질량당 응력이 산출되고, 상기 단위 질량당 응력이 가해지는 뼈의 골밀도에 따라, 뼈 데이터의 위치에 따른 단위 체적당 변위가 산출 될 수 있다. 이때, 기설정된 골절임계치를 초과한 단위 체적당 변위가 발생한 지점을 연결하면, 상기 예상골절조건이 산출될 수 있다.
여기서, 상기 예상골절조건은 하중조건에 따라 골절이 발생할 것으로 예정되는 일정한 길이를 갖는 라인(line) 형태의 예상골절라인뿐만 아니라, 면적을 포함하는 예상골절면 등을 모두 포함하는 의미로 이해되어야 한다.
또는, 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계(S150)는, 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위와 골밀도에 따른 뼈의 강도를 비교하여 골절이 발생할 위험이 있는 지점들을 연결함으로써, 상기 예상 골절라인을 산출할 수도 있다.
즉, 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계(S150)에서는, 뼈의 골밀도, 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위를 변수로하여 하중 해석을 한 결과에 따라 예상골절조건을 도출함으로써, 각 환자의 뼈 상태에 따라, 실제 골절이 발생하는 위치를 정확하게 도출할 수 있다.
또한, 이처럼 산출된 각 환자의 예상골절조건은 각 환자에 부여된 개인 ID와 대응되게 저장되어 도3의 (g)에 도시된 것처럼, ID별로 예상골절조건이 표시된 뼈 데이터 영상이 출력되도록 할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템의 구성예시도이다.
도 4에 도시된 것처럼, 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템(10)은 데이터취득부(11), 조건설정부(12), 골밀도측정부(13), 시뮬레이션부(14), 산출부(15) 및 출력부(16)를 포함한다.
상기 데이터취득부(11)는 검사부위의 뼈 데이터를 취득할 수 있다. 구체적으로, 상기 데이터취득부(11)는 검사부위에서 상기 초기이미지를 획득한 후에, 상기 초기이미지에 검량선을 작성할 수 있다. 이때, 상기 검량선은 상기 초기이미지에 포함된 뼈를 구분할 수 있도록 뼈 형상에 따라 작성될 수 있다. 그리고, 상기 데이터취득부(11)는 상기 검량선이 작성된 초기이미지에서 분석 대상인 뼈 데이터 추출하여 취득할 수 있다.
상기 조건설정부(12)는 취득한 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하도록 마련될 수 있다. 구체적으로, 상기 조건설정부(12)는 상기 데이터취득부(11)와 연결되어 상기 데이터취득부(11)에서 추출하여 취득한 상기 뼈 데이터를 제공받고, 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정할 수 있다.
상기 골밀도측정부(13)는 상기 데이터취득부(11)와 연결되어 상기 데이터취득부(11)에서 추출하여 취득한 상기 뼈 데이터를 제공받고, 상기 뼈 데이터에 대한 골밀도를 측정할 수 있다.
상기 시뮬레이션부(14)는 설정된 상기 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 이에 따른 단위 체적당 변위를 산출하도록 마련될 수 있다.
또한, 상기 시뮬레이션부(14)는 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 상기 골밀도를 종합하여 상기 단위 체적당 변위를 산출하도록 마련될 수도 있다.
이처럼 상기 시뮬레이션부(14)는 상기 골밀도와 상기 단위 질량당 응력을 종합하여 고려하기 때문에, 보다 정확한 예상골절조건이 산출되도록 할 수 있다.
구체적으로, 상기 시뮬레이션부(14)는 상기 골밀도를 예상골절조건의 변수로 설정하였기 때문에, 각 환자마다 서로 다른 뼈의 밀도를 변수에 포함하여 예상골절조건이 산출되도록 할 수 있다. 또한, 상기 단위 질량당 응력은 뼈에 가해지는 하중의 방향, 하중의 크기뿐만 아니라, 뼈의 모양이나 크기에 따라 달라질 수 있다.
더욱이, 상기 시뮬레이션부(14)는 상기 골밀도 및 상기 단위 질량당 응력에 따라 뼈 데이터에 작용하는 단위 체적당 변위량을 산출하여, 실제로 하중이 가해질 때, 뼈의 움직임을 산출하여 정확한 예상골절조건이 산출되도록 할 수 있는 정보를 상기 산출부(15)에 제공할 수 있다.
상기 산출부(15)는 산출된 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위 및 상기 뼈 데이터의 골밀도를 종합하여 상기 예상골절조건을 산출할 수 있다.
일 예로, 상기 뼈 데이터에 설정된 하중 조건에 따라 하중이 가해지면 상기 뼈 데이터의 위치에 따라 단위 질량당 응력이 산출되고, 상기 단위 질량당 응력이 가해지는 뼈의 골밀도에 따라, 뼈 데이터의 위치에 따른 단위 체적당 변위가 산출 될 수 있다. 이때, 상기 산출부(15)는 기설정된 골절임계치를 초과한 단위 체적당 변위가 발생한 지점을 연결함으로써, 상기 예상골절조건을 산출하도록 마련될 수 있다. 여기서, 상기 예상골절조건은 일정한 길이를 갖는 라인(line) 형태뿐만 아니라, 면적을 포함하는 의미로 이해되어야 한다.
또는, 상기 산출부(15)는 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위와 골밀도에 따른 뼈의 강도를 비교하여 골절이 발생할 위험이 있는 지점들을 연결함으로써, 상기 예상 골절라인을 산출하도록 마련될 수도 있다.
상기 표시부(16)는 상기 산출부(15)가 산출한 상기 뼈 데이터의 상기 예상골절조건을 저장하여 모니터 등에 출력할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 표시부(16)는 상기 산출부(15)가 산출한 상기 뼈 데이터의 상기 예상골절조건을 각 환자의 ID에 대응되도록 저장하고, 사용자가 환자의 ID를 입력하면, 입력된 ID에 대응하여 저장된 뼈 데이터와 예상골절조건이 동시에 출력되어 표시되도록 마련될 수 있다.
이처럼 마련된 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템은 예상골절조건 산출 장치에 내장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템
11: 데이터취득부
12: 조건설정부
13: 골밀도측정부
14: 시뮬레이션부
15: 산출부
16: 출력부
11: 데이터취득부
12: 조건설정부
13: 골밀도측정부
14: 시뮬레이션부
15: 산출부
16: 출력부
Claims (11)
- a) 분석대상 뼈 데이터를 추출하는 단계;
b) 추출된 상기 뼈 데이터의 축을 설정하는 단계;
c) 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 단계;
d) 설정된 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터에 대한 하중 해석을 수행하는 단계; 및
e) 하중 해석에 따라 예상골절조건을 산출하는 단계를 포함하며,
상기 d) 단계에서,
상기 뼈의 골밀도, 상기 뼈 데이터에 가해지는 단위 질량당 응력 및 이에 따른 상기 뼈 데이터의 단위 체적당 변위를 종합하여 하중 해석이 이루어지는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 a) 단계는,
a1) 분석 위치를 선택하여 초기이미지를 획득하는 단계;
a2) 선택된 상기 초기이미지에 검량선을 작성하는 단계; 및
a3) 검량선이 작성된 상기 초기이미지에서 분석대상인 상기 뼈 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 a1) 단계에서,
상기 초기이미지는 대퇴골을 포함하도록 마련된 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 a2) 단계에서,
골염 정량 팬텀을 이용하여 CT값의 보정을 위한 변환식을 생성하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 a2) 단계에서,
상기 뼈 데이터의 골밀도가 측정되는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 a3) 단계에서,
상기 뼈 데이터는 3차원 형상으로 추출되는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 b) 단계에서,
3차원 형상의 상기 뼈 데이터는, 하중 방향의 기준이 되는 축이 설정되는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법. - 제 1 항에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템에 있어서,
검사부위의 뼈 데이터를 취득하는 데이터취득부;
취득한 상기 뼈 데이터에 대한 하중 조건을 설정하는 조건설정부;
상기 하중 조건에 따라 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 이에 따른 단위 체적당 변위를 산출하는 시뮬레이션부; 및
산출된 상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 단위 체적당 변위를 종합하여 상기 예상골절조건을 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 뼈 데이터의 골밀도를 측정하는 골밀도측정부를 더 포함하며,
상기 시뮬레이션부는,
상기 뼈 데이터의 단위 질량당 응력 및 상기 골밀도를 종합하여 상기 단위 체적당 변위를 산출하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템. - 제 9 항에 있어서,
상기 산출부는,
상기 뼈 데이터의 골밀도를 더 종합하여 상기 예상골절조건을 산출하는 것을 특징으로 하는 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템. - 제 8 항에 따른 골강도 및 예상골절조건 산출 방법을 적용한 예상골절조건 산출 시스템이 내장된 예상골절조건 산출 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170119717A KR102021942B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170119717A KR102021942B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190031810A true KR20190031810A (ko) | 2019-03-27 |
| KR102021942B1 KR102021942B1 (ko) | 2019-09-17 |
Family
ID=65906808
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170119717A KR102021942B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102021942B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210051893A (ko) * | 2019-10-31 | 2021-05-10 | 한국생산기술연구원 | 비균질 인공뼈 시편 제조방법 및 비균질성을 갖는 뼈의 골다공증 예측 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006517433A (ja) * | 2003-01-07 | 2006-07-27 | イメージング セラピューティクス，インコーポレーテッド | 筋骨格疾患を予測する方法 |
| JP2007524438A (ja) * | 2003-03-25 | 2007-08-30 | イメージング セラピューティクス，インコーポレーテッド | 放射線画像処理技術における補償の方法 |
| KR100952635B1 (ko) * | 2009-10-15 | 2010-04-13 | 한국생산기술연구원 | 뼈의 파손하중 판단방법 |
| JP5362536B2 (ja) * | 2009-12-16 | 2013-12-11 | ラトックシステムエンジニアリング株式会社 | 特性定量方法 |
-
2017
- 2017-09-18 KR KR1020170119717A patent/KR102021942B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006517433A (ja) * | 2003-01-07 | 2006-07-27 | イメージング セラピューティクス，インコーポレーテッド | 筋骨格疾患を予測する方法 |
| JP2007524438A (ja) * | 2003-03-25 | 2007-08-30 | イメージング セラピューティクス，インコーポレーテッド | 放射線画像処理技術における補償の方法 |
| KR100952635B1 (ko) * | 2009-10-15 | 2010-04-13 | 한국생산기술연구원 | 뼈의 파손하중 판단방법 |
| JP5362536B2 (ja) * | 2009-12-16 | 2013-12-11 | ラトックシステムエンジニアリング株式会社 | 特性定量方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210051893A (ko) * | 2019-10-31 | 2021-05-10 | 한국생산기술연구원 | 비균질 인공뼈 시편 제조방법 및 비균질성을 갖는 뼈의 골다공증 예측 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102021942B1 (ko) | 2019-09-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Helgason et al. | A modified method for assigning material properties to FE models of bones | |
| Madi et al. | Computation of full-field displacements in a scaffold implant using digital volume correlation and finite element analysis | |
| Trabelsi et al. | Patient-specific finite element analysis of the human femur—a double-blinded biomechanical validation | |
| Zysset et al. | Finite element analysis for prediction of bone strength | |
| Müller et al. | Morphometric analysis of human bone biopsies: a quantitative structural comparison of histological sections and micro-computed tomography | |
| Zhou et al. | Dependence of mechanical properties of trabecular bone on plate–rod microstructure determined by individual trabecula segmentation (ITS) | |
| Isaksson et al. | Structural parameters of normal and osteoporotic human trabecular bone are affected differently by microCT image resolution | |
| van Lenthe et al. | Tissue modulus calculated from beam theory is biased by bone size and geometry: implications for the use of three-point bending tests to determine bone tissue modulus | |
| US9675293B2 (en) | Image analyzing device, image analyzing method, and computer program product | |
| US20100210972A1 (en) | Methods and Devices For Quantitative Analysis of Bone and Cartilage Defects | |
| JP2013544605A5 (ja) | 医療用撮像スキャンによって患者が受ける放射線量に関する予測の作成 | |
| US9245069B2 (en) | Methods for calculating bone fracture load | |
| Kroker et al. | Distal skeletal tibia assessed by HR-pQCT is highly correlated with femoral and lumbar vertebra failure loads | |
| Danesi et al. | Reproducible reference frame for in vitro testing of the human vertebrae | |
| Scholz et al. | Validation of density–elasticity relationships for finite element modeling of human pelvic bone by modal analysis | |
| Yi et al. | Direct measurement of trabecular bone anisotropy using directional fractal dimension and principal axes of inertia | |
| Tassani et al. | 3D identification of trabecular bone fracture zone using an automatic image registration scheme: A validation study | |
| Preutenborbeck et al. | Quantitative characterisation of impaction events during femoral broaching in total hip arthroplasty | |
| Rinaldi et al. | Peripheral quantitative computed tomography: optimization of reproducibility measures of bone density, geometry, and strength at the radius and tibia | |
| Damm et al. | Improved accuracy in the assessment of vertebral cortical thickness by quantitative computed tomography using the Iterative Convolution OptimizatioN (ICON) method | |
| Henyš et al. | Modal frequency and shape curvature as a measure of implant fixation: A computer study on the acetabular cup | |
| KR20190031810A (ko) | 골강도 및 예상골절조건 산출 방법 및 이를 적용한 예상골절조건 산출 시스템 | |
| KR102214436B1 (ko) | Dxa영상을 활용한 골밀도 분포도 평가 및 이를 이용한 골절 예측 방법 | |
| KR102227938B1 (ko) | 골다공증 예측 방법 | |
| Lennon et al. | Predicting revision risk for aseptic loosening of femoral components in total hip arthroplasty in individual patients—a finite element study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |